Книги и статии за ИИ

A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z

A

  • AI 2041: Ten Visions for Our Future Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Кай‑Фу Лий (с Чен Чиуфан)
    Година: 2021
    Бележки: Комбинира въображаем разказ с технически прозрения, за да изследва как ИИ ще трансформира нашия свят до 2041 г.

  • Artificial Intelligence: A Modern Approach Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Стюарт Ръсел и Питър Норвиг
    Бележки: Често се счита за дефинитивен учебник за въведение в изкуствения интелект.

  • Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Кейт Кроуфорд
    Година: 2021
    Бележки: Критично изследване на екологичните, политическите и социалните импликации на ИИ.

  • Artificial Intelligence for Business: A Roadmap for Getting Started with AI Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Джейсън Л. Андерсън, Джефри Л. Ковейдук
    Година: 2020
    Бележки: Предоставя насоки за бизнес лидерите относно интегрирането на ИИ технологии в корпоративните стратегии.

  • Artificial Intelligence in Finance: A Python-Based Guide Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Йв Хилпиш
    Година: 2020
    Бележки: Изследва как ИИ трансформира финансовата индустрия чрез теория и практическо приложение.

  • Attention Is All You Need
    Тип: Научна статия
    Автори: Васвани и др.
    Година: 2017, последна редакция 2023
    Бележки: Представя архитектурата Transformer, която революционизира обработката на естествен език.

B

  • Bayesian Reasoning and Machine Learning Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Дейвид Барбър
    Бележки: Предоставя задълбочен преглед на байесовите методи в ИИ и машинното обучение.

  • Beyond Intelligence: The Future of AI and Humanity Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Абхишек Тахур
    Година: 2025
    Бележки: Изследва как ИИ променя човешките възможности и същността на живота.

C

  • Computing Machinery and Intelligence
    Тип: Академична статия
    Автор: Алън Тюринг
    Година: 1950
    Бележки: Семиналната работа, която поставя въпроса “Могат ли машините да мислят?” и въвежда теста на Тюринг.

D

  • Deep Learning Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Иън Гудфелоу, Йошуа Бенгио и Аарон Кървил
    Година: 2016
    Бележки: Изчерпателен ресурс по теорията и практиката на дълбокото обучение.

  • Deep Residual Learning for Image Recognition
    Тип: Научна статия
    Автори: Хе и др.
    Година: 2015
    Бележки: Представя архитектурите ResNet, които станаха крачулка в компютърното зрение.

E

F

  • Fairness and Abstraction in Sociotechnical Systems
    Тип: Научна статия
    Автори: Себелт и др.
    Година: 2019
    Бележки: Обсъжда предизвикателствата при интегрирането на справедливост в сложни ИИ системи.

G

  • Generative Adversarial Networks
    Тип: Научна статия
    Автори: Гудфелоу и др.
    Година: 2014
    Бележки: Представя GANs – значим пробив в генериращото моделиране в ИИ.

  • Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook, and the World Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Кейд Метц
    Година: 2021
    Бележки: Хроники на хората и пробивите, които задвижиха революцията в ИИ.

H

  • Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Стюарт Ръсел
    Година: 2019
    Бележки: Изследва предизвикателствата при проектирането на ИИ системи, съобразени с човешките ценности.

I

  • Intelligence Unbound: The Future of Uploaded and Machine Minds Amazon
    Тип: Книга
    Редактори: Ръсел Блекфорд и Дамьен Бродерик
    Година: 2014
    Бележки: Изследва бъдещите импликации от ИИ и човешкото подобряване.

  • ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
    Тип: Научна статия
    Автори: Кризхевски, Сутске и Хинтън
    Година: 2012
    Бележки: Значима статия, довела до широко приемане на дълбоките конволюционни мрежи.

J

K

  • Knowledge Representation and Reasoning Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Роналд Брачман и Хектор Левеск
    Година: 2004
    Бележки: Фундаментален текст за методите за представяне и обработка на знание в ИИ системите.

L

  • Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Макс Тегмарк
    Година: 2017
    Бележки: Изследва бъдещето на ИИ и неговото въздействие върху обществото.

M

  • Machine Learning: A Probabilistic Perspective Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Кевин П. Мърфи
    Година: 2012
    Бележки: Изчерпателно ръководство за вероятностните подходи в машинното обучение.

  • Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search
    Тип: Научна статия
    Автори: Силвър и др.
    Година: 2016
    Бележки: Описва пробивната система AlphaGo, която комбинира дълбоко обучение и търсене в дърво.

N

  • Neural Networks and Deep Learning
    Тип: Книга (Онлайн ресурс)
    Автор: Майкъл Нилсен
    Година: 2015
    Бележки: Достъпен увод в концепциите зад невронните мрежи.

O

  • One-Shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks
    Тип: Научна статия
    Автори: Санторо и др.
    Година: 2016
    Бележки: Въвежда методи за учене от много малък брой примери.

  • OpenAI GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners
    Тип: Научна статия
    Автори: Браун и др.
    Година: 2020
    Бележки: Описва възможностите на един от най-големите езикови модели, разработени до момента.

P

  • Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Дафна Колер и Нир Фридман
    Година: 2009
    Бележки: Изчерпателен ресурс за моделиране на сложни разпределения чрез графи.

  • Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
    Тип: Научна статия
    Автори: Мних и др.
    Година: 2013
    Бележки: Пионерска работа, демонстрираща дълбокото усилено обучение върху видео игри.

Q

R

  • Real World AI: A Practical Guide for Responsible Machine Learning Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Алисa Симпсън Рочуергер и Уилсън Пан
    Година: 2021
    Бележки: Изследва методите за изграждане на ИИ системи, които са едновременно ефективни и етично издържани.

  • Reinforcement Learning: An Introduction Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Ричард С. Сътън и Андрю Г. Барто
    Година: 2018 (второ издание)
    Бележки: Основен учебник за разбиране на принципите на усиленото обучение.

  • Rethinking Generalization in Deep Learning
    Тип: Научна статия
    Автори: Чжан и др.
    Година: 2021
    Бележки: Изследва как дълбоките мрежи обобщават извън тренировъчните данни.

S

  • Speech and Language Processing Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Даниел Джурафски и Джеймс Х. Мартин
    Бележки: Изчерпателен ресурс по обработката на естествен език и разпознаването на реч.

  • Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Ник Бостром
    Година: 2014
    Бележки: Влиятелна творба за бъдещите рискове и стратегическите предизвикателства на напредналия ИИ.

T

  • The Age of AI: And Our Human Future Amazon
    Тип: Книга
    Автори: Хенри Кисинджър, Ерик Шмидт и Даниел Хъттенлочер
    Година: 2021
    Бележки: Изследва дълбокото въздействие на ИИ върху глобалните въпроси, обществото и човешката идентичност.

  • The Book of Why: The New Science of Cause and Effect Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Джудия Пиръл
    Година: 2018
    Бележки: Изследва причинно-следственото мислене и неговото значение за развитието на ИИ.

U

V

  • Variational Inference: A Review for Statisticians
    Тип: Научна статия
    Автори: Бли, Кучукелбир и МакАулиф
    Година: 2017
    Бележки: Предоставя лесен за разбиране преглед на вариационните методи в вероятностното моделиране.

  • Visualizing and Understanding Convolutional Networks
    Тип: Научна статия
    Автори: Зейлър и Фъргюс
    Година: 2014
    Бележки: Предоставя прозрения в работата на конволюционните невронни мрежи.

W

  • Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy Amazon
    Тип: Книга
    Автор: Кати О’Нийл
    Година: 2016
    Бележки: Изследва социалните въздействия и етичните проблеми, породени от алгоритмичните решения.

  • Weakly Supervised Learning
    Тип: Научна статия
    Автор: Жоу
    Година: 2018
    Бележки: Преглежда техники за учене с ограничени или неточни етикетирани данни.

X

  • XAI: Explainable Artificial Intelligence for the Real World
    Тип: Научна статия
    Автор: Гънинг
    Година: 2017
    Бележки: Обсъжда практически предизвикателствата и подходите за осигуряване на обяснимост в ИИ системите.

Y

Z

  • Zero-Shot Learning: Bridging the Semantic Gap
    Тип: Научна статия
    Автори: Ксиан и др.
    Година: 2017
    Бележки: Оценява методи за разпознаване на класове без никакви тренировъчни примери.

Този списък не претендира, че е пълен. Областта на изкуствения интелект се променя изключително бързо и почти ежедневно. Сигурни сме, че сме изпуснали множество книги и статии. Затова, не се колебайте да ни изпратите допълнителна информация за нашите списъци.